1. 建立一個(gè)DataFrame

 C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})

2. 判斷是否有重復(fù)項(xiàng)

用duplicated（ ）函數(shù)判斷  

C.duplicated()

3.  有重復(fù)項(xiàng)，則可以用drop_duplicates()移除重復(fù)項(xiàng)

C.drop_duplicates()

4. Duplicated（ ）和drop_duplicates（ ）方法是以默認(rèn)的方式判斷全部的列（上面的例子中是看兩個(gè)變量a和b是否都是重復(fù)出現(xiàn)）。

我們也可以對特定的列進(jìn)行重復(fù)項(xiàng)判斷。

 C.duplicated(['a'])   C.drop_duplicates(['a']) C.duplicated(['b'])   C.drop_duplicates(['b'])

5.  norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')

#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重復(fù)的行，并保留重復(fù)出現(xiàn)的行中第一次出現(xiàn)的行

補(bǔ)充： 

（注意，這里的參數(shù)是字符串，要加引號(hào)！！！）

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持武林站長站。